吳正方,吳正方講師,吳正方聯系方式,吳正方培訓師-【中華講師網】
    吳正方 2022年度中國100強講師
    頂層設計 品牌策劃 項目運作 平臺運營 商業咨詢 區塊鏈應用
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    吳正方:區塊鏈+新零售
    2020-12-25 2687
    對象
    房地產企業董事長和中高層、商業地產負責人、銷售部、電子商務部、市場部及新媒體部門人員等等。
    目的
    幫助掌握零售的成本、體驗和效率改善工具;介紹比特幣、以太坊、EOS、智能合約等等來龍去脈!從原理本質看透區塊鏈的運行機制和未來發展前景,掌握核心,透過本質看現象!介紹各個交易所、各個幣種及ICO,分析投資機遇;跨十幾個行業,分析國內外幾十個案例,抓住真正的行業風口和先機;分析區塊鏈、人工智能、物聯網和大數據,掌握未來科技的核動力!
    內容

    第一講:新零售總覽

    一、新零售

    1、新零售定義

    2、舊零售和新零售區別

    二、新零售下用戶特征

    三、線下線下運營區別

    1.     購物動機區別

    2.     流程區別

    3.     購物決策區別

    4.     流量和轉化率秘密

    5.     導購區別

    四、線上和線下未來融合趨勢

    1、產品融合

    2、價格融合

    3、渠道融合

    4、促銷融合

    5、組織內部融合

    第二講:新零售模式及案例(核心)

    一、大數據零售

    1.網絡協同和數據智能

    2.大數據與小數據

    3.數據分類:元數據、行為數據和態度數據

    4.大數據時代的營銷流程

    5.大數據零售和工業互聯網

    6.用戶數據獲取及用戶標簽管理

    7、大數據時代百貨零售格局

    重點案例分析:盒馬鮮生(選址、選品、支付、體驗、配送)

    重點案例分析:銀泰百貨(集合店模式、快閃店模式)

    其他案例:京東零售、零售通

    案例分析:ZARA

    二、效率零售

    1.零售效率公式

    2.小米零毛利憑什么做線下?

    3.小米新零售渠道矩陣


    第三講:大數據營銷

    一、數據本質

    1、傳統數據VS大數據

    2、大數據VS小數據

    3、用戶資產VS品牌資產

    4、為什么說傳統商業地產沒有真正做零售?

    6、智能商業核心:在線、活數據、算法

    二、大數據營銷

    1、營銷未來:大數據商業

    2、趨勢:從搜索到推薦




     第一講:新零售總覽

     一、新零售

     1、新零售定義

     2、舊零售和新零售區別

     二、新零售下用戶特征

     三、線下線下運營區別

     1.    

     購物動機區別

     2.    

     流程區別

     3.    

     購物決策區別

     4.    

     流量和轉化率秘密

     5.    

     導購區別

     四、線上和線下未來融合趨勢

     1、產品融合

     2、價格融合

     3、渠道融合

     4、促銷融合

     5、組織內部融合

     第二講:新零售模式及案例(核心)

     一、大數據零售

     1.網絡協同和數據智能

     2.大數據與小數據

     3.數據分類:元數據、行為數據和態度數據

     4.大數據時代的營銷流程

     5.大數據零售和工業互聯網

     6.用戶數據獲取及用戶標簽管理

     7、大數據時代百貨零售格局

     重點案例分析:盒馬鮮生(選址、選品、支付、體驗、配送)

     重點案例分析:銀泰百貨(集合店模式、快閃店模式)

     其他案例:京東零售、零售通

     案例分析:ZARA

     二、效率零售

     1.零售效率公式

     2.小米零毛利憑什么做線下?

     3.小米新零售渠道矩陣

     三、精選零售

     1.精選的本質是什么?

     2.精選的目標人群及特點

     重點案例:網易嚴選

     案例:好事多、阿爾迪

     四、社交零售

     1.社交零售崛起背后

     2.云集、拼多多的運作秘籍

     五、體驗新零售

     1.體驗挖掘

     2.體驗點設計

     3.體驗點的傳播

     案例:胖東來、雕爺牛腩、孩子王

     六、場景新零售

     1.場景的背后驅動力

     2.場景設計

     場景案例:無印良品、蔦屋書店、國美、網易酒店

     七、無人售貨機

     1、便利店、

     2、無人店

     3、無人售貨機




    3、精準營銷

    4、構建線上線下的融合體系

    三、數據獲取

    1、構建人貨場的數字化

    2、硬件獲取數據

    3、接入數據

    4、建立用戶標簽和畫像

    5、互動:體驗和數據真正源泉

    四、數據挖掘

    1、數據分析VS數據挖掘

    2、相關性分析





     第三講:大數據營銷

     一、數據本質

     1、傳統數據VS大數據

     2、大數據VS小數據

     3、用戶資產VS品牌資產

     4、為什么說傳統商業地產沒有真正做零售?

     6、智能商業核心:在線、活數據、算法

     二、大數據營銷

     1、營銷未來:大數據商業

     2、趨勢:從搜索到推薦

     3、精準營銷

     4、構建線上線下的融合體系

     三、數據獲取

     1、構建人貨場的數字化

     2、硬件獲取數據

     3、接入數據

     4、建立用戶標簽和畫像

     5、互動:體驗和數據真正源泉

     四、數據挖掘

     1、數據分析VS數據挖掘

     2、相關性分析

     3、案例

     第四講:新零售下的商業地產

     一、行業觀察

     1、商業地產的宏觀面分析

     2、傳統地產瓶頸

     3、商業地產趨勢

     4、案例分析(綠地、大悅城、萬達……)

     5、萬科轉型之路分析(住宅、商業、服務配套)

     6、案例:潛在的真正對手:親橙里(貓茂)

     二、社區商業地產

     1、社區商業地產本質

     2、社區商業地產的數據化

     3、案例分析:恒大、碧桂園、融 創

     4、案例分析:蘇寧小店

     三、商業地產的新零售轉變

     1、業態布局變革

     2、商業選址變革

     3、招商模式變革

     4、商業地產盈利模式變革

     5、用戶體驗及服務

     6、數據化改造

     7、會員模式

     第五講:新零售—門店數字化

     1. 顧客數字化

     2. 商品數字化

     3. 行為數字化

     4. 促銷數字化

     第六講:新零售時代新法則

     一、新零售—選址篇

     1. 傳統零售門店選址模式

     1)沃爾瑪選址案例

     2)其他案例

     2. 地動儀:阿里大數據人群畫像選址

     3. 盒馬鮮生召喚功能

     4. 小米選址模式





    3、案例

    第四講:新零售下的商業地產

    一、行業觀察

    1、商業地產的宏觀面分析


    2、傳統地產瓶頸

    3、商業地產趨勢

    4、案例分析(綠地、大悅城、萬達……)

    5、萬科轉型之路分析(住宅、商業、服務配套)

    6、案例:潛在的真正對手:親橙里(貓茂)

    二、社區商業地產

    1、社區商業地產本質

    2、社區商業地產的數據化

    3、案例分析:恒大、碧桂園、融

    4、案例分析:蘇寧小店



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